基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的STATCOM主回路故障診斷

肖　靚，王　磊，陳　雷，寧　卜

(1.佛山電力設(shè)計(jì)院有限公司，廣東佛山528200；2.西北電力設(shè)計(jì)院有限公司 系統(tǒng)規(guī)劃部，陜西西安710075；3.中國(guó)能源建設(shè)集團(tuán) 廣東省電力設(shè)計(jì)研究院，廣東廣州510530；4.國(guó)網(wǎng)冀北電力有限公司，北京100053)

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的STATCOM主回路故障診斷

肖靚1，王磊2，陳雷3，寧卜4

(1.佛山電力設(shè)計(jì)院有限公司，廣東佛山528200；2.西北電力設(shè)計(jì)院有限公司 系統(tǒng)規(guī)劃部，陜西西安710075；3.中國(guó)能源建設(shè)集團(tuán) 廣東省電力設(shè)計(jì)研究院，廣東廣州510530；4.國(guó)網(wǎng)冀北電力有限公司，北京100053)

摘要：STATCOM主回路主要由電力電子器件構(gòu)成。電力電子器件過(guò)載能力小，損壞速度快，故障發(fā)生前征兆較難捕捉。設(shè)計(jì)合理有效的STATCOM主回路故障診斷方法可在故障發(fā)生后及時(shí)對(duì)故障管進(jìn)行定位，盡快排除故障，使裝置恢復(fù)正常運(yùn)行。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)具有很強(qiáng)的非線性映射特征和自學(xué)習(xí)能力，非常適用于STATCOM主回路電力電子器件的故障診斷。以三相三橋臂STATCOM為研究對(duì)象，建立其主回路IGBT或續(xù)流二極管單管開(kāi)路故障模式并提取故障特征，根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性映射特性，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)學(xué)習(xí)及存儲(chǔ)故障特征信號(hào)和故障類型的映射關(guān)系。MATLAB仿真表明,該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠準(zhǔn)確地診斷和定位STATCOM主回路開(kāi)關(guān)元件單管開(kāi)路故障，具有很好的故障識(shí)別能力。

關(guān)鍵詞：STATCOM；開(kāi)路故障；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號(hào)：TM743

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

DOI:10.3969/j.issn.1672-0792.2015.03.009

收稿日期：2015-01-15。

作者簡(jiǎn)介：肖靚(1984-)，女，工程師，主要研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)規(guī)劃及運(yùn)行，E-mail：7070711@qq.com。

Abstract：The main circuit of STATCOM is composed of power electronic devices. Due to the fact that the switches have a low overload capacity and can be damaged in an instant and the sign of a coming failure is difficult to catch, it’s necessary to devise a reasonable and effective fault diagnosis method for the STATCOM main circuit, which can locate and debug the faulty switches in time, and clear the failure as soon as possible, and then the device can be back to normal running. With the strong nonlinear mapping characteristics and self-taught ability, application of artificial neural network technique has been widely used in STATCOM of the fault diagnosis of the main circuit of the power electronic device. Set the three-phase bridge arm STATCOM as its research object, the main loop of the IGBT or the freewheeling diode single open circuit fault modes was established and the fault feature was extracted. Based on the nonlinear neural network mapping characteristics, BP neural network method of fault diagnosis was used, and the structure and parameters were designed to train the network. MATLAB simulation showed that The artificial neural network can accurately diagnose and localize the STATCOM main circuit switching element single open circuit faults and has a good ability in fault identifying.

Keywords：STATCOM; open-fault; BP neural network

0引言

靜止同步補(bǔ)償器(STATCOM)由于其控制靈活，調(diào)節(jié)范圍廣及能對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行動(dòng)態(tài)補(bǔ)償?shù)葍?yōu)點(diǎn)，成為無(wú)功補(bǔ)償裝置的發(fā)展方向。其主回路由電力電子器件構(gòu)成，由于電力電子器件的過(guò)載能力小、損壞后不易被察覺(jué)，一旦發(fā)生故障會(huì)使裝置輸出電流波形惡化甚至對(duì)裝置造成損害[1]。因此對(duì)STATCOM主回路進(jìn)行快速的故障診斷與定位十分必要。

近幾年興起的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)具有很強(qiáng)的非線性映射特征和自學(xué)習(xí)能力，非常適用于STATCOM主回路電力電子器件的故障診斷[2]。其中，采用誤差反向傳播算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障診斷方面運(yùn)用最廣。故本文主要應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行STATCOM主回路IGBT或續(xù)流二極管單管開(kāi)路的故障診斷。

1STATCOM主回路故障模型

圖1所示為由6個(gè)IGBT和反并聯(lián)的續(xù)流二極管構(gòu)成的三相三橋臂STATCOM主回路。目前對(duì)電力電子開(kāi)關(guān)器件短路故障的檢測(cè)與保護(hù)已作為一般商業(yè)驅(qū)動(dòng)芯片的標(biāo)準(zhǔn)配置[3]，發(fā)生短路故障能在瞬間做出反應(yīng)，故本文只研究開(kāi)路的情況。開(kāi)路故障主要由串接熔斷器熔斷，觸發(fā)脈沖丟失等[4]引起。STATCOM主回路正常狀態(tài)和IGBT或續(xù)流二極管單管開(kāi)路時(shí)各種故障模式分類如下，共13種。以五位編碼表示各種故障模式，其中前兩位表示故障類別，后三位表示故障管。

正常狀態(tài)：00000；

圖1　STATCOM主回路

IGBT開(kāi)路：T1(01001)，T2(01010)，T3(01011)，T4(01100)，T5(01101)，T6(01110)；

續(xù)流二極管開(kāi)路：D1(10001)，D2(10010)，D3(10011)，D4(10100)，D5(10101)，D6(10110)。

2故障特征的提取

任一IGBT或續(xù)流二極管開(kāi)路，都會(huì)使三相輸出電流和直流側(cè)電流波形發(fā)生變化。由于在STATCOM發(fā)出感性無(wú)功和發(fā)出容性無(wú)功時(shí)主回路換流過(guò)程不同，使得同種故障在不同工況下三相輸出電流波形不同，故應(yīng)分開(kāi)討論。定義式(1)和直流側(cè)電流開(kāi)關(guān)頻率處的相位Φ為STATCOM發(fā)出感性無(wú)功時(shí)的特征量；式(2)和直流側(cè)電流開(kāi)關(guān)頻率處的相位Φ為STATCOM發(fā)出容性無(wú)功時(shí)的特征量。其中d為輸出相電流平均值與其絕對(duì)值的平均值之比[5]：

(1)

(2)

特別的，當(dāng)STATCOM發(fā)出零無(wú)功時(shí)，故障特征的提取與發(fā)出感性無(wú)功時(shí)相同；規(guī)定若da=db=dc=0或ha=hb=hc=0時(shí)，Φ=0。

3用于診斷的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋型網(wǎng)絡(luò)，可以實(shí)現(xiàn)從輸入到輸出的任意非線性映射。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般由輸入層、隱層和輸出層構(gòu)成[6]。理論上，一個(gè)三層(包括輸入層)網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)過(guò)訓(xùn)練可對(duì)大多數(shù)函數(shù)達(dá)到任意精度的逼近[7]。因此本文采用三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，網(wǎng)絡(luò)的輸出層作用函數(shù)采用純線性函數(shù)，隱層作用函數(shù)采用Sigmoid函數(shù)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法原則是通過(guò)不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，使網(wǎng)絡(luò)輸出與期望之間的均方差達(dá)到最小。對(duì)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值的修正是沿著負(fù)梯度方向進(jìn)行的，但有時(shí)由于學(xué)習(xí)速率過(guò)快，容易使系統(tǒng)產(chǎn)生振蕩和陷入局部極小，可添加一動(dòng)量項(xiàng)α(r)以提前預(yù)測(cè)誤差改變方向，防止在誤差修正方向上的突然變化。采用“批處理”的學(xué)習(xí)方法，網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的學(xué)習(xí)表達(dá)式為：

(3)

其中，η(r)為學(xué)習(xí)步長(zhǎng)，k=2,3。

圖2表示了該三層網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，其算法流程圖如圖3所示。

圖2　三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

圖3　算法流程圖

4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練

網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)取決于網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)樣本，將直接影響學(xué)習(xí)后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷能力和網(wǎng)絡(luò)的泛化能力[8]。學(xué)習(xí)樣本又取決于提取的故障特征。由于STATCOM可在發(fā)出感性，容性及零無(wú)功三種工況內(nèi)平滑調(diào)節(jié)發(fā)出所需無(wú)功，故需按不同工況提取故障特征。發(fā)出感性和容性無(wú)功時(shí)按輸出額定補(bǔ)償電流的20%～100%，以每20%為一個(gè)分度變化，同時(shí)考慮到電力系統(tǒng)負(fù)荷電流不平衡，每個(gè)分度又包含負(fù)荷電流不平衡度εI[9]從0～30%，以10%為一個(gè)分度變化。故STATCOM發(fā)出感性和容性無(wú)功時(shí)各種故障狀態(tài)各有260組數(shù)據(jù)做為學(xué)習(xí)樣本。由此可知，網(wǎng)絡(luò)的輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)為4，輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)為5。隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)的選取沒(méi)有直接的理論依據(jù)可尋[10]，具體的選擇需要經(jīng)過(guò)實(shí)際訓(xùn)練的檢驗(yàn)來(lái)不斷調(diào)整。對(duì)于BP網(wǎng)絡(luò)，選擇恰當(dāng)?shù)碾[含層與隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)是個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。這決定了網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模，從而間接地影響到網(wǎng)絡(luò)的性能。若隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)太少，則網(wǎng)絡(luò)可能因?yàn)闊o(wú)法“記住”學(xué)習(xí)樣本而導(dǎo)致迭代不收斂；過(guò)多的隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)雖然能夠使網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)“記住”所有學(xué)習(xí)樣本，但會(huì)降低網(wǎng)絡(luò)的泛化能力，又可能會(huì)導(dǎo)致訓(xùn)練時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，出現(xiàn)過(guò)度訓(xùn)練的問(wèn)題。目前還沒(méi)有確切的理論公式來(lái)指導(dǎo)隱含層與隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定，全靠經(jīng)驗(yàn)試湊，這就使該問(wèn)題變得復(fù)雜。

常見(jiàn)計(jì)算隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的經(jīng)驗(yàn)公式有：

H=2N+1

(4)

(5)

0.02N

(6)

(7)

式中：H為隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)；N為輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)；M為輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)。

在構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)時(shí)，應(yīng)在經(jīng)驗(yàn)公式的基礎(chǔ)上，合理運(yùn)用試湊法確定網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)并對(duì)其進(jìn)行仿真，綜合考慮網(wǎng)絡(luò)的收斂性及其泛化能力，不斷調(diào)整給定參數(shù)，最終確定較合理的隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)，使整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的性能達(dá)到最優(yōu)。

將學(xué)習(xí)樣本作為網(wǎng)絡(luò)的輸入矩陣P(260×4)，目標(biāo)輸出矩陣T(260×5)按照各種故障模式的編碼確定。采用“批量”學(xué)習(xí)方法，隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)為15，學(xué)習(xí)速率初始值為0.05，動(dòng)量系數(shù)為0.9，誤差目標(biāo)數(shù)為0.001。隱層傳遞函數(shù)采用logsig，輸出層傳遞函數(shù)采用purelin，訓(xùn)練函數(shù)采用trainlm。訓(xùn)練前先對(duì)學(xué)習(xí)樣本進(jìn)行歸一化處理。圖4為發(fā)出STATCOM感性無(wú)功、容性無(wú)功及零無(wú)功時(shí)的訓(xùn)練誤差曲線圖[11]。

圖4各種工況誤差曲線圖

由圖可見(jiàn)，三種工況下誤差曲線收斂較快且輸出誤差平方和一直朝誤差減小的方向變化。STATCOM發(fā)出感性無(wú)功時(shí)迭代步數(shù)為37，發(fā)出容性無(wú)功時(shí)迭代步數(shù)為23，發(fā)出零無(wú)功時(shí)迭代步數(shù)為13時(shí)迭代終止，這時(shí)的權(quán)值和閾值用于以后的診斷。

5MATLAB仿真驗(yàn)證

對(duì)于學(xué)習(xí)好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)每種工況隨機(jī)挑選13組不同條件下各種故障管的故障特征信號(hào)為測(cè)試樣本進(jìn)行仿真驗(yàn)證。在STATCOM發(fā)出感性無(wú)功、發(fā)出容性無(wú)功和發(fā)出零無(wú)功時(shí)的仿真結(jié)果分別如表1、表2和表3所示。

根據(jù)表中的實(shí)際輸出按四舍五入取整(≥0.5取1，<0.5取0)，若得出的編碼與期望輸出相符，則判斷結(jié)果正確；若不符，則判斷結(jié)果錯(cuò)誤。從表1、表2和表3可以看出，對(duì)于隨機(jī)挑選的測(cè)試樣本，所訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以很好地完成故障的診斷與定位，正確率達(dá)到100%。

表2　發(fā)出容性無(wú)功神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真結(jié)果

表3　發(fā)出零無(wú)功神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真結(jié)果

6結(jié)論

本文以三相三線制STATCOM主回路為研究對(duì)象，利用IGBT和續(xù)流二極管單管開(kāi)路時(shí)三相輸出電流和直流側(cè)電流開(kāi)關(guān)頻率處的相位提取故障特征，根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性映射特性，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)學(xué)習(xí)及存儲(chǔ)故障特征信號(hào)和故障類型的映射關(guān)系，仿真表明在負(fù)荷率由20%額定～100%額定、負(fù)荷電流不平衡度由0%～30%內(nèi)變化時(shí)，通過(guò)對(duì)樣本進(jìn)行抽樣驗(yàn)證，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的診斷正確率均達(dá)100%。采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法，無(wú)需拘泥于診斷過(guò)程，只需將故障信息輸入學(xué)習(xí)好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，就能給出正確診斷結(jié)果，計(jì)算量小，診斷正確率高。由于網(wǎng)絡(luò)的泛化能力強(qiáng)，對(duì)非學(xué)習(xí)樣本的數(shù)據(jù)也能進(jìn)行正確的診斷，適用性廣。但由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展時(shí)間短，理論尚有不成熟的地方，對(duì)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)選取不當(dāng)易造成網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定。

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Failure Diagnosis of STATCOM Main Circuit Based on BP Neural Network

Xiao Liang1，Wang Lei2，Chen Lei3，Ning Bo4(1.Foshan Electric Power Design Institute Co. Ltd., Foshan 528200, China；2. Department of System Planning，Northwest Electric Power Design Institute Co. Ltd., Xian 710075, China；3.Energy China Guangdong Province Research Institute of Electric Power Design Institute, Guangzhou 510530, China；4.State Grid Jibei Electric Power Company Limited, Beijing 100053, China)